Agentic AI Engineering – Ein praktisches Framework für produktionsreife KI-Agenten

In den let­zten Jahren wur­den zahlre­iche pro­duk­tion­sreife KI-Agen­ten in ver­schiede­nen Branchen (z. B. Gesund­heitswe­sen, Wis­senschaft, Unternehmensführung) entwick­elt. Diese Agen­ten gehen über Demos hin­aus, indem sie in realen Arbeit­sprozessen inte­gri­ert wer­den und mess­bare Ergeb­nisse liefern. Der Schlüs­sel zum Erfolg liegt in tech­nis­ch­er Präzi­sion und sys­tem­a­tis­chem Denken, nicht bloß in clev­eren Prompts.

Das Frame­work: Agen­tic AI Engi­neer­ing

Es umfasst fünf Diszi­plinen, die den Auf­bau zuver­läs­siger Agen­ten ermöglichen:

Con­text Engi­neer­ing

• Ziel: Bere­it­stel­lung rel­e­van­ter, fokussiert­er Infor­ma­tio­nen für KI-Agen­ten.
• Meth­o­d­en: Dynamis­che Kon­textgestal­tung (z. B. Kuratieren von Sys­te­man­weisun­gen, Benutzer­an­fra­gen, Kurzzeit- und Langzeit­spe­ich­er) und Tech­niken wie Retrieval Aug­men­ta­tion oder kon­textuelle Kom­prim­ierung.
• Häu­fige Fehler: Über­ladung mit irrel­e­van­ten Infor­ma­tio­nen oder unzure­ichend struk­turi­ert­er Kon­text.

Agen­tic Work­flow Engi­neer­ing

• Ziel: Struk­turierung kom­plex­er Auf­gaben in mod­u­lare, schrit­tweise Prozesse.
• Beispiele: Ver­wen­dung von Plan­er-Arbeit­er-Mustern, men­schliche Kon­trollpunk­te und par­al­lele Agen­ten.
• Vorteile: Verbesserte Zuver­läs­sigkeit, Mod­i­fizier­barkeit und Fehler­tol­er­anz.

AI Mod­el Engi­neer­ing

• Ziel: Auswahl geeigneter KI-Mod­elle für spez­i­fis­che Auf­gaben (z. B. große Mod­elle für kom­plex­es Denken, kleinere für präzise Auf­gaben).
• Strate­gien: Kom­bi­na­tion mehrerer Mod­elle für ver­schiedene Anforderun­gen, Fein­ab­stim­mung durch PEFT (Para­me­ter-Effi­cient Fine-Tun­ing).
• Wichtigkeit: Effizienz, Skalier­barkeit und Kostensenkung durch gezielte Model­lauswahl.

Agen­ti­cOps Engi­neer­ing

• Ziel: Sich­er­stel­lung von Sta­bil­ität, Sicher­heit und Überwach­barkeit in pro­duk­tiv­en Umge­bun­gen.
• Prak­tiken: Evaluierung (z. B. Sim­u­la­tio­nen, Regres­sion­stests), Guardrails (z. B. Inhalts­fil­ter, Sicher­heits­maß­nah­men), Observ­abil­i­ty (Nachvol­lziehbarkeit von Entschei­dun­gen) und Opti­mierung (z. B. Caching, Laten­zre­duk­tion).
• Nutzen: Ver­hin­dert kri­tis­che Fehler und sichert die Zuver­läs­sigkeit des Sys­tems.

Agen­tic UX Engi­neer­ing

• Ziel: Gestal­tung von Benutze­r­ober­flächen, die Ver­trauen und Zusam­me­nar­beit fördern.
• Prinzip­i­en: Trans­parenz (z. B. Entschei­dungserk­lärun­gen), pro­gres­sive Del­e­ga­tion, Feed­back-Mech­a­nis­men und kon­sis­tente Persönlichkeit/Ton.
• Ergeb­nis: Benutzer ver­ste­hen, ver­trauen und nutzen die KI effek­tiv.

Warum Sys­temde­sign entschei­dend ist

Um Agen­ten von exper­i­mentellen Pro­to­typen zu pro­duk­tion­sreifen Sys­te­men zu entwick­eln, ist durch­dacht­es Sys­temde­sign uner­lässlich. Dies umfasst:

• Architek­tur­pla­nung
• Fehler­mo­di und Sicher­heitsvorkehrun­gen
• Skalier­bare und adap­tive Designs

Faz­it

Agen­tic AI Engi­neer­ing ist ein neuer inter­diszi­plinär­er Ansatz, der rig­oros­es Design, Sicher­heit und Nutzerzen­trierung verbindet. Erfol­gre­iche Agen­ten wer­den nicht allein durch Mod­elle oder Tools definiert, son­dern durch die Inte­gra­tion aller fünf Diszi­plinen. Dies ermöglicht KI, die nicht nur beein­druckt, son­dern auch zuver­läs­sig, sich­er und effek­tiv in der realen Welt arbeit­et.

Quelle: Agen­tic AI Engi­neer­ing: The Blue­print for Pro­duc­tion-Grade AI Agents